Javascript brain.js正确训练神经网络

我一定是误解了这个故事中的某些东西

我玩过这个

希望结果是

{indicatorA:0.07}

---

我做错了什么？

增加迭代次数并降低错误阈值对我来说很有效：

const brain = require('brain.js');

const network = new brain.NeuralNetwork();

network.train([
    { input: { doseA: 0 }, output: { indicatorA: 0 } },
    { input: { doseA: 0.1 }, output: { indicatorA: 0.02 } },
    { input: { doseA: 0.2 }, output: { indicatorA: 0.04 } },
    { input: { doseA: 0.3 }, output: { indicatorA: 0.06 } },
    { input: { doseA: 0.4 }, output: { indicatorA: 0.08 } },
    { input: { doseA: 0.5 }, output: { indicatorA: 0.10 } },
    { input: { doseA: 0.6 }, output: { indicatorA: 0.12 } },
    { input: { doseA: 0.7 }, output: { indicatorA: 0.14 } },
], {
  log: true,
  iterations: 1e6,
  errorThresh: 0.00001
});

const result = network.run({ doseA: 0.35 });

console.log(result);
// 

---

结果：

{indicatorA:0.0693388432264328}

非常感谢@rishav如何确定是否需要更多的培训或调整到

迭代次数

或

errorTresh

？更多的数据可以帮助@Norfeldt。更多的数据总是更好@robertplummer；-）但是，提供更多相同的数据（因此fx two dose 0.5）或新数据（dose 0.8）更好吗？我不确定brain.js中如何计算错误阈值。它没有很好的文档记录，我也不想通读文档，但实际上，即使是100次迭代也会产生比brain.js最初产生的更好的结果。

const brain = require('brain.js');

const network = new brain.NeuralNetwork();

network.train([
    { input: { doseA: 0 }, output: { indicatorA: 0 } },
    { input: { doseA: 0.1 }, output: { indicatorA: 0.02 } },
    { input: { doseA: 0.2 }, output: { indicatorA: 0.04 } },
    { input: { doseA: 0.3 }, output: { indicatorA: 0.06 } },
    { input: { doseA: 0.4 }, output: { indicatorA: 0.08 } },
    { input: { doseA: 0.5 }, output: { indicatorA: 0.10 } },
    { input: { doseA: 0.6 }, output: { indicatorA: 0.12 } },
    { input: { doseA: 0.7 }, output: { indicatorA: 0.14 } },
], {
  log: true,
  iterations: 1e6,
  errorThresh: 0.00001
});

const result = network.run({ doseA: 0.35 });

console.log(result);
//